AutoKnow: Self-Driving Knowledge Collection for Products of Thousands of
Types [128.0] 当社のAutoKnowは、製品に関する情報の整理に対処する自動(自動運転)システムです。
このシステムには、分類学の構築、製品財産の識別、知識抽出、異常検出、同義語発見のための一連の新しい技術が含まれている。
AutoKnowは、1万以上の製品タイプの製品知識を収集している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 04:35:17 GMT)
Comprehensive Information Integration Modeling Framework for Video
Titling [124.1] エンド・ツー・エンド・エンド・モデリング・フレームワークにおいて、消費者生成ビデオの内容、消費者から提供される物語コメント文、製品属性などの包括的情報ソースを統合する。
この問題に対処するため,提案手法は,粒度レベルの相互作用モデリングと抽象レベルのストーリーライン要約という2つのプロセスから構成される。
グローバルなeコマースプラットフォームであるTaobaoの実際のデータから、大規模なデータセットを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 10:38:15 GMT)
A High-Quality Multilingual Dataset for Structured Documentation
Translation [101.4] 本稿では,文書領域を対象とした高品質な多言語データセットを提案する。
エンタープライズソフトウェアプラットフォームのオンラインドキュメントからXML構造化の並列テキストセグメントを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 02:08:44 GMT)
Road Network Metric Learning for Estimated Time of Arrival [93.1] 本稿では,ATA(Estimated Time of Arrival)のための道路ネットワークメトリックラーニングフレームワークを提案する。
本研究は,(1)走行時間を予測する主回帰タスク,(2)リンク埋め込みベクトルの品質向上のための補助的計量学習タスクの2つの構成要素から構成される。
提案手法は最先端モデルよりも優れており,その促進は少ないデータでコールドリンクに集中していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 04:45:14 GMT)
Logarithmic Regret Bound in Partially Observable Linear Dynamical
Systems [91.4] 部分的に観測可能な線形力学系におけるシステム同定と適応制御の問題について検討する。
開ループ系と閉ループ系の両方において有限時間保証付きの最初のモデル推定法を提案する。
AdaptOnは、未知の部分観測可能な線形力学系の適応制御において、$textpolylogleft(Tright)$ regretを達成する最初のアルゴリズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 02:00:33 GMT)
Adaptive Control and Regret Minimization in Linear Quadratic Gaussian
(LQG) Setting [91.4] 我々は不確実性に直面した楽観主義の原理に基づく新しい強化学習アルゴリズムLqgOptを提案する。
LqgOptはシステムのダイナミクスを効率的に探索し、モデルのパラメータを信頼区間まで推定し、最も楽観的なモデルのコントローラをデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 02:33:00 GMT)
Continuous Submodular Function Maximization [91.2] 連続部分モジュラリティ (continuous submodularity) は、幅広い応用を持つ関数のクラスである。
連続的な部分モジュラ最適化の応用は、影響、推論のMAP、フィールドへの推論など多岐にわたる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 04:37:31 GMT)
Online Dense Subgraph Discovery via Blurred-Graph Feedback [88.0] 我々は高密度サブグラフ発見のための新しい学習問題を導入する。
まず,確率の高いほぼ最適解を求めるエッジ時間アルゴリズムを提案する。
そして、理論的保証のあるよりスケーラブルなアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 11:37:33 GMT)
Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions [79.3] 混み合ったシーンにおける高過度なインスタンスを検出することを目的とした,提案手法によるオブジェクト検出手法を提案する。
このアプローチの鍵は、各提案が以前の提案ベースのフレームワークの1つではなく、関連したインスタンスのセットを予測できるようにすることです。
我々の検出器は、CrowdHumanデータセットの挑戦に対して4.9%のAPゲインを得ることができ、CityPersonsデータセットでは1.0%$textMR-2$の改善がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 14:59:34 GMT)
Improper Learning for Non-Stochastic Control [78.7] 逆方向の摂動, 逆方向に選択された凸損失関数, 部分的に観察された状態を含む, 未知の線形力学系を制御することの問題点を考察する。
このパラメトリゼーションにオンライン降下を適用することで、大規模なクローズドループポリシーに対してサブリニア後悔を実現する新しいコントローラが得られる。
我々の境界は、線形力学コントローラの安定化と競合する非確率的制御設定における最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 23:48:03 GMT)
CogMol: Target-Specific and Selective Drug Design for COVID-19 Using
Deep Generative Models [74.6] 新規なウイルスタンパク質を標的とした新規な薬物様小分子を設計するためのエンド・ツー・エンドのフレームワークであるCogMolを提案する。
CogMolは、分子SMILES変分オートエンコーダ(VAE)の適応事前学習と、効率的なマルチ属性制御サンプリングスキームを組み合わせる。
CogMolは、高目標特異性と選択性を有する合成可能で低毒性な薬物様分子の多制約設計を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 00:16:56 GMT)
Formal Synthesis of Lyapunov Neural Networks [61.8] 本稿では,リアプノフ関数の自動合成法を提案する。
我々は,数値学習者と記号検証器が相互作用して,確実に正しいリアプノフニューラルネットワークを構築する,反例誘導方式を採用する。
提案手法は,Lyapunov関数を他の手法よりも高速かつ広い空間領域で合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 16:33:17 GMT)
Meta-Learned Confidence for Few-shot Learning [60.6] 数ショットのメトリックベースのアプローチのための一般的なトランスダクティブ推論手法は、最も確実なクエリ例の平均で、各クラスのプロトタイプを更新することである。
本稿では,各クエリの信頼度をメタラーニングして,ラベルのないクエリに最適な重みを割り当てる手法を提案する。
4つのベンチマークデータセットに対してメタ学習の信頼度で、少数ショットの学習モデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 14:13:47 GMT)
Vector-Matrix-Vector Queries for Solving Linear Algebra, Statistics, and
Graph Problems [58.8] ベクトル行列ベクトルクエリを用いて行列について学習する一般的な問題を考える。
これらのクエリは、固定フィールド上の$boldsymbolumathrmTboldsymbolMboldsymbolv$の値を提供する。
我々は、線形代数、統計、グラフにまたがる様々な問題に対して、新しい上界と下界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:33:49 GMT)
Kinematic-Structure-Preserved Representation for Unsupervised 3D Human
Pose Estimation [58.7] 大規模インスタディオデータセットの監視を用いて開発された人間のポーズ推定モデルの一般化可能性については疑問が残る。
本稿では,2対あるいは2対の弱い監督者によって抑制されない,新しいキネマティック構造保存型非教師付き3次元ポーズ推定フレームワークを提案する。
提案モデルでは,前方運動学,カメラ投影,空間マップ変換という3つの連続的な微分可能変換を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 23:56:33 GMT)
Learning Physical Graph Representations from Visual Scenes [56.8] 物理シーングラフ(PSG)はシーンを階層的なグラフとして表現し、ノードは異なるスケールのオブジェクト部品に直感的に対応し、部品間の物理的接続にエッジを持つ。
PSGNetは、低レベルの画像情報と高レベルの画像情報を組み合わせたリカレントフィードバック接続、空間的に均一な特徴マップをオブジェクト中心のグラフ構造に変換するグラフプーリングとベクトル化操作を含む、標準的なCNNを拡張している。
我々は,PSGNetがシーンセグメンテーションタスクにおいて,他の自己教師付きシーン表現アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:33:35 GMT)
Exploring Software Naturalness through Neural Language Models [56.1] ソフトウェア自然性仮説(Software Naturalness hypothesis)は、自然言語処理で使用されるのと同じ手法でプログラミング言語を理解することができると主張している。
この仮説は,事前学習されたトランスフォーマーベース言語モデルを用いて,コード解析タスクを実行することによって検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 13:55:50 GMT)
Flexible Image Denoising with Multi-layer Conditional Feature Modulation [56.0] 条件付き特徴変調(CFM)モジュールを備えたU-Netバックボーンを備えることにより,新しいフレキシブル画像符号化ネットワーク(CFMNet)を提案する。
CFMNetは、第1層のみのチャネルワイドシフトと比較して、複数のCFM層を配置することでノイズレベル情報をよりよく利用することができる。
我々のCFMNetは、フレキシブルな非盲検のためのノイズレベル情報を利用するのに有効であり、定量的メトリクスと視覚的品質の両方の観点から、既存の深部画像復調法に対して好適に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 06:00:00 GMT)
Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Brain Images Generation with
Generative Adversarial Networks and Variational Autoencoders: A Comparison
Study [55.8] 本研究では,高画質,多彩で現実的な拡散重み付き磁気共鳴画像が深部生成モデルを用いて合成可能であることを示す。
Introspective Variational AutoencoderとStyle-Based GANの2つのネットワークを医療分野におけるデータ拡張の資格として提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 18:00:01 GMT)
Second-Order Information in Non-Convex Stochastic Optimization: Power
and Limitations [54.4] 私たちは発見するアルゴリズムを見つけます。
epsilon$-approximate stationary point ($|nabla F(x)|le epsilon$) using
$(epsilon,gamma)$surimateランダムランダムポイント。
ここでの私たちの下限は、ノイズのないケースでも新規です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 04:41:43 GMT)
LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset [54.3] We present LIBRE: LiDAR Benchmarking and Reference, a first-of-in-kind dataset with 10 different LiDAR sensor。
LIBREは、現在利用可能なLiDARを公平に比較するための手段を提供するために、研究コミュニティに貢献する。
また、既存の自動運転車やロボティクス関連のソフトウェアの改善も促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:00:54 GMT)
Towards Minimax Optimal Reinforcement Learning in Factored Markov
Decision Processes [53.7] エピソード因子化マルコフ決定過程(FMDP)における最小強化学習について検討する。
第一に、分解された構造のリッチなクラスに対する最小限の後悔の保証を達成する。
2つ目は、少し悪い後悔をしながら、より良い計算複雑性を楽しみます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 00:50:17 GMT)
Black-box Adaptation of ASR for Accented Speech [52.6] 我々は,ターゲットアクセントからの音声にブラックボックス,クラウドベースのASRシステムを適用する問題を紹介した。
そこで我々は,オープンソースアクセント調整型ローカルモデルとブラックボックスサービスとの結合を新たに提案する。
本アルゴリズムは,既存の単語レベルの組み合わせ手法よりもアクセントエラーの修正が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 07:07:49 GMT)
Time for a Background Check! Uncovering the impact of Background
Features on Deep Neural Networks [46.2] 本稿では,深層ニューラルネットワークの性能向上が背景特性に与える影響について検討する。
我々は、最大10億の画像で訓練された小型ネットワークから大規模ネットワークまで、32種類のニューラルネットワークで実験を行った。
本研究は,DNNの表現力の向上が背景特徴の影響を増大させる一方で,背景特徴がランダムに選択されたテクスチャベース背景に置き換えられた場合に,背景特徴が正しい予測を行う能力を高めることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 22:17:50 GMT)
Insights from the Future for Continual Learning [45.6] 我々は,授業データに先立って,授業に関する既存の情報を組み込むための,新しい実験環境である先進的連続学習を提案する。
私たちの設定には、トレーニングサンプルがまったくない将来のクラスが追加されます。
損失を慎重に調整した表現空間の生成モデルにより、将来のクラスからの洞察を利用して過去のクラスと現在のクラスの空間配置を制約することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 14:05:45 GMT)
Sub-Seasonal Climate Forecasting via Machine Learning: Challenges,
Analysis, and Advances [44.3] サブシーズン気候予報(SSF)は、気温や降水量などの主要な気候変数を2週間から2ヶ月の時間スケールで予測することに焦点を当てている。
本稿では,米国本土におけるSSFのための機械学習(ML)アプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 15:27:47 GMT)
FBK-HUPBA Submission to the EPIC-Kitchens Action Recognition 2020
Challenge [43.9] EPIC-Kitchens Action Recognition 2020 Challengeへの提出の技術的詳細について述べる。
提案手法は,S1では40.0%,S2では21%,RGBでは21%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 13:41:17 GMT)
CBR-Net: Cascade Boundary Refinement Network for Action Detection:
Submission to ActivityNet Challenge 2020 (Task 1) [42.8] 我々は,ActivityNet Challenge 2020において,時間的行動ローカライゼーション(検出)(タスク1)の課題に対する解決策を提示する。
本研究の目的は、興味あるアクションが発生する間隔を時間的に局所化し、長い未編集ビデオにおけるアクションカテゴリを予測することである。
この段階では、微調整ネットワークによって得られたビデオレベルの分類結果を組み合わせて、各提案のカテゴリを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 04:22:52 GMT)
FairALM: Augmented Lagrangian Method for Training Fair Models with
Little Regret [42.7] 現在、我々がモデルに提示するデータセットのバイアスのため、公正な公開トレーニングが不公平なモデルにつながることは受け入れられている。
そこで本研究では,モデルのトレーニング中に公平性を同時に課すメカニズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 00:17:37 GMT)
IA-MOT: Instance-Aware Multi-Object Tracking with Motion Consistency [40.4] IA-MOT(Instance-Aware MOT)は、静止カメラまたは移動カメラで複数の物体を追跡できる。
提案手法は,CVPR 2020ワークショップにおけるBMTTチャレンジのトラック3で優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 03:53:36 GMT)
Unsupervised Discovery of Interpretable Directions in the GAN Latent
Space [39.5] GANモデルの潜在空間は、しばしば意味的に意味のある方向を持つ。
本稿では,事前学習したGANモデルの潜在空間における解釈可能な方向を特定するための教師なし手法を提案する。
弱教師付きサリエンシ検出のための競合性能を達成するために,この発見をいかに活用するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 12:12:14 GMT)
Normalized Loss Functions for Deep Learning with Noisy Labels [39.3] 一般的に使用されているCross Entropy(CE)損失は,ノイズラベルに対して堅牢ではないことを示す。
アクティブ・パッシブ・ロス(APL)と呼ばれるロバストな損失関数を構築するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 08:25:46 GMT)
Is Network the Bottleneck of Distributed Training? [36.9] 分散トレーニングのネットワーク性能を計測・解析するために,第1原理のアプローチを採用する。
ネットワークは低利用率で動作しており、ネットワークを十分に活用できれば、分散トレーニングは1に近いスケーリング係数を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:23:26 GMT)
Control-Aware Representations for Model-based Reinforcement Learning [36.2] 現代の強化学習(RL)における大きな課題は、高次元の感覚観測から力学系の効率的な制御である。
学習制御可能な埋め込み(LCE)は、観測結果を低次元の潜在空間に埋め込むことによって、この問題に対処する有望なアプローチである。
この領域における2つの重要な疑問は、手前の制御問題に対処可能な表現の学習方法と、表現学習と制御のためのエンドツーエンドフレームワークの達成方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 01:00:32 GMT)
Recurrent Relational Memory Network for Unsupervised Image Captioning [26.8] アノテーションのない教師なしのイメージキャプションは、コンピュータビジョンの課題である。
本稿では,新しいGANモデルではなく,新しいメモリベースネットワークを提案する。
我々の解は、GANベースの手法よりも学習可能なパラメータが少なく、計算効率も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 10:44:35 GMT)
DeepMnemonic: Password Mnemonic Generation via Deep Attentive
Encoder-Decoder Model [26.8] 強力なパスワード生成と強力なパスワードのユーザビリティのギャップを埋める。
本稿では,ユーザーがパスワードを記憶しやすくするための自然言語文を自動生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 04:05:48 GMT)
Reinforcement Learning for Non-Stationary Markov Decision Processes: The
Blessing of (More) Optimism [25.2] 非定常条件下でのマルコフ決定過程(MDP)におけるRL(un-discounted reinforcement learning)について考察する。
まず, 信頼性拡張学習(SWUCRL2-CW) アルゴリズムを用いて, Sliding Window Up-Confidence bound for Reinforcement Learning with Confidence Widening (SWUCRL2-CW) を提案する。
SWUCRL2-CWアルゴリズムを適応的に調整し,同じダイナミックなリセット境界を実現するBORLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 15:40:21 GMT)
Automatic Estimation of Self-Reported Pain by Interpretable
Representations of Motion Dynamics [23.6] 本稿では,ビデオからの痛み強度自動計測手法を提案する。
各ビデオでは,66個の顔点を用いて顔面運動のダイナミクスを用いて痛みの強度を測定した。
サポートベクトル回帰モデルは、抽出された軌跡を10の痛み強度レベルにエンコードするように訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:08:16 GMT)
Multilingual Jointly Trained Acoustic and Written Word Embeddings [22.6] このアイデアを複数の低リソース言語に拡張します。
我々は、複数の言語から音声で書き起こされたデータを用いて、AWEモデルとAGWEモデルを共同で訓練する。
事前トレーニングされたモデルは、目に見えないゼロリソース言語や、低リソース言語のデータを微調整するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:16:02 GMT)
Modelling the Statistics of Cyclic Activities by Trajectory Analysis on
the Manifold of Positive-Semi-Definite Matrices [22.3] 循環体行動の反復を特徴付ける統計要約を抽出するモデルが提示される。
提案手法は,インターネットから撮影した体育ビデオを用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:29:43 GMT)
Efficient Constituency Parsing by Pointing [21.4] 本稿では,解析問題を一連のポインティングタスクにキャストする新しい選挙区解析モデルを提案する。
我々のモデルは効率的なトップダウンデコーディングをサポートしており、我々の学習目的は、高価なCKY推論に頼ることなく、構造的一貫性を強制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 08:29:09 GMT)
Differentiable Window for Dynamic Local Attention [21.4] 動的ウィンドウ選択のための新しいニューラルモジュールと汎用コンポーネントであるdiffariable Windowを提案する。
我々は,機械翻訳,感情分析,主観的な合意,言語モデリングなど,無数のNLPタスクに対する提案手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 08:47:26 GMT)
XREF: Entity Linking for Chinese News Comments with Supplementary
Article Reference [19.8] 本研究では,中国のニュースコメントに対するエンティティリンクの問題点について考察する。
本稿では、注意機構を利用して関連するコンテキストをピンポイントする新しいモデルXREFを提案する。
大規模未ラベルコーパスを利用した弱教師付きトレーニング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:42:54 GMT)
Post-DAE: Anatomically Plausible Segmentation via Post-Processing with
Denoising Autoencoders [19.4] Post-DAEは自動エンコーダ (DAE) に基づく後処理法である
本稿では, Post-DAE を用いて, 誤りとノイズのセグメンテーションマスクをいかに改善できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 15:05:03 GMT)
Defending against adversarial attacks on medical imaging AI system,
classification or detection? [18.9] 半スーパービジョン・ディバイザ・トレーニング(SSAT)と非教師付きディバイザ・ディテクト(UAD)に基づく新しい堅牢な医用画像AIフレームワークを提案する。
我々は、対戦型攻撃の多様な現実的な設定の下で、既存の敵防衛技術よりも堅牢な医用画像AIシステムの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 08:26:49 GMT)
Movement Tracking by Optical Flow Assisted Inertial Navigation [18.7] 学習に基づく光フローモデルと従来の慣性ナビゲーションを組み合わせる方法を示す。
確率的深層学習のアイデアが測定更新の堅牢性にどのように役立つかを示す。
この実用性は、iPadが取得した現実世界のデータで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 16:36:13 GMT)
On Fair Selection in the Presence of Implicit Variance [17.5] 我々は、暗黙のバイアスがなくても、異なるグループからの候補者の質の推定は、別の基本的な方法、すなわち、その分散によって異なるかもしれないと論じる。
本稿では,グループ非依存正規分布から抽出される真の潜伏品質を有する簡易モデルを提案する。
人口パーティメカニズムが常に選択ユーティリティを増大させる一方で、任意の$gamma$-ruleが弱くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 13:08:31 GMT)
Disentangle Perceptual Learning through Online Contrastive Learning [16.5] 人間の視覚的知覚による現実的な結果の獲得は、画像変換タスクにおける中心的な関心事である。
本稿では,事前学習した分類ネットワークの特徴表現の中で,人間の視覚知覚に限定した次元しか関連していないことを論じる。
このような仮定の下で,提案したオンラインコントラスト学習を通じて,認識関連次元を表現から切り離そうとする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 06:48:38 GMT)
Retrospective Loss: Looking Back to Improve Training of Deep Neural
Networks [15.3] 我々は、ディープニューラルネットワークモデルのトレーニングを改善するために、新しい振り返り損失を導入する。
レトロスペクティブの損失を最小限に抑え、タスク固有の損失と共に、現在のトレーニングステップでパラメータ状態を最適なパラメータ状態にプッシュします。
簡単なアイデアではあるが、我々はこの手法を解析し、ドメイン全体にわたる包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 10:16:36 GMT)
Fairness with Overlapping Groups [15.2] 標準的なゴールは、複数の重なり合うグループ間での公平度メトリクスの平等を保証することである。
本稿では、確率論的人口分析を用いて、この標準公正分類問題を再考する。
提案手法は,既存のグループフェア分類手法を統一し,様々な非分解性性能指標と公正度尺度の拡張を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 05:01:10 GMT)
Revisiting Regex Generation for Modeling Industrial Applications by
Incorporating Byte Pair Encoder [14.4] 本研究は正規表現の自動生成に焦点を当て,この問題に対処する新しい遺伝的アルゴリズムを提案する。
まずバイトペアエンコーダ(BPE)を用いて頻繁な項目を抽出し,次に正規表現を構築する。
指数減衰を行うことで、トレーニング速度は指数崩壊を使わずに、手法の約100倍の速度となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 07:52:25 GMT)
AdvectiveNet: An Eulerian-Lagrangian Fluidic reservoir for Point Cloud
Processing [14.2] 本稿では,流体力学における自然流現象を動機とした点雲処理のための物理に着想を得たディープラーニング手法を提案する。
我々の学習アーキテクチャは、静的背景格子とラグランジアン物質空間を用いて、移動粒子を用いてユーレリア世界のデータを共同で定義する。
本研究では,様々なポイントクラウドの分類とセグメンテーション問題を最先端性能で解くことで,本システムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:44:09 GMT)
Distributionally-Robust Machine Learning Using Locally
Differentially-Private Data [14.1] 機械学習、特に回帰は、局所的に異なるプライベートデータセットを用いて検討する。
ローカルに微分プライベートなデータセットを用いた機械学習は、分散ロバスト最適化として書き直せることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 05:12:10 GMT)
DeepTracking-Net: 3D Tracking with Unsupervised Learning of Continuous
Flow [12.7] 本論文は3次元追跡の問題,すなわち時間変化の連続した3次元形状における密度の高い対応を見つけることを扱う。
本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)を補助機能として利用するDeepTracking-Netという、教師なし3次元形状のフレームワークを提案する。
さらに,SynMotionsと呼ばれる新しい合成3Dデータを3D追跡・認識コミュニティに準備する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 16:20:48 GMT)
3DMotion-Net: Learning Continuous Flow Function for 3D Motion Prediction [12.3] 本研究では,従来の2つの連続したフレームから3次元物体の3次元運動を予測する問題に対処する。
本稿では,ディープニューラルネットワークのパワーを活用して3次元点雲の連続流れ関数を学習する自己教師型アプローチを提案する。
D-FAUST,SCAPE,TOSCAベンチマークデータセットについて広範な実験を行い,本手法が時間的に一貫性のない入力を処理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:39:19 GMT)
Advances in Asynchronous Parallel and Distributed Optimization [11.4] 非同期メソッドは最適化変数の一貫性のあるビューを維持するためにすべてのプロセッサを必要としない。
それらはストラグラー(遅いノード)や信頼できない通信リンクのような問題に敏感ではない。
本稿では,非同期最適化手法の設計と解析における最近の進歩について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 16:10:19 GMT)
Printing and Scanning Attack for Image Counter Forensics [11.2] 画像の真正性を調べることは、操作ツールがよりアクセスしやすく、進歩するにつれて、ますます重要になっている。
近年の研究では、CNNをベースとした画像検出装置は操作の特定に成功しているが、敵の攻撃にも弱いことが示されている。
我々は、印刷とスキャンという、非常に確実な攻撃方法を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:01:59 GMT)
Graphs, Entities, and Step Mixture [11.2] エッジベース近傍関係とノードベース実体特徴の両方を考慮した新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
集約的な実験により,提案したGESMは,8つのベンチマークグラフデータセット上で,最先端または同等のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 05:46:48 GMT)
Twitter, human mobility, and COVID-19 [11.1] われわれは世界中で5億7700万のツイートを分析し、人間の移動性を減らすためのグローバルな協力活動がどのように反映されているかを調べた。
特定の地理的領域における応答性を定量化するために,移動型応答指標(MRI)を提案する。
その結果、Twitterデータから得られたモビリティパターンは、モビリティのダイナミクスを定量的に反映するために修正可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 23:21:03 GMT)
Using Deep Learning and Explainable Artificial Intelligence in Patients'
Choices of Hospital Levels [11.0] 本研究は、全国の保険データを用いて、既存の文献で議論されている可能性のある特徴を蓄積し、ディープニューラルネットワークを用いて患者の病院レベルの選択を予測した。
その結果,受信機動作特性曲線 (AUC) (0.90), 精度 (0.90), 感度 (0.94), 特異度 (0.97) を高不均衡ラベルで予測できた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 02:15:15 GMT)
Improved Deep Point Cloud Geometry Compression [10.9] 深部クラウド圧縮を改善するためのコントリビューションセットを提案する。
提案した改良の最適組み合わせは、G-PCCトリソアップと5.50(6.48)dBのオクツリーと6.84(5.95)dBのBD-PSNRゲインを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 12:56:23 GMT)
Bridging Anaphora Resolution as Question Answering [10.8] 我々は、文脈に基づく質問応答として、ブリッジング・アナフォラ分解能を投入した。
本稿では,この課題に対する質問応答フレームワーク(BARQA)を提案する。
そこで本研究では,大量の「準ブリッジング」トレーニングデータを生成する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 22:28:10 GMT)
Stationary quantum entanglement between a massive mechanical membrane
and a low frequency LC circuit [10.1] 低周波LC共振器に巨大膜を容量的に結合するシステムにおける電気機械的絡み合わせについて検討した。
オプティカル・エレクトロメカニクスでは、メガヘルツ(MHz)機械共振器とギガヘルツ(GHz)マイクロ波LC共振器との絡み合いが広く研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 16:04:54 GMT)
Model-Free Voltage Regulation of Unbalanced Distribution Network Based
on Surrogate Model and Deep Reinforcement Learning [10.0] 本稿では,サロゲートモデルと深部強化学習(DRL)に基づくモデルフリーアプローチを開発する。
また、バランスの取れない3段階シナリオに対応するように拡張しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 18:49:41 GMT)
Robustness of Bayesian Neural Networks to Gradient-Based Attacks [10.0] 敵対的攻撃に対する脆弱性は、安全クリティカルなアプリケーションでディープラーニングを採用する上で、大きなハードルのひとつです。
データ分布の縮退の結果、勾配に基づく攻撃に対する脆弱性が生じることを示す。
以上の結果から,BNN後頭葉は勾配に基づく対向攻撃に対して頑健であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 10:57:33 GMT)
Diagnosis Prevalence vs. Efficacy in Machine-learning Based Diagnostic
Decision Support [9.3] 電子カルテ特性に基づくICD-9-CM符号の予測を行う。
疾患発生率の低下に伴いF1スコアが低下することが観察された。
統計的分析では, 疾患の有病率と有効性との間には適度な正の相関が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 13:52:04 GMT)
Improving task-specific representation via 1M unlabelled images without
any extra knowledge [9.0] 余分な知識を伴わずに100万枚の未表示画像を活用することで,タスク固有の表現を改善するケーススタディを提案する。
本研究は,1枚の画像から表面正規化とセマンティックセグメンテーションの課題について広範囲に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:49:05 GMT)
Benchmark and Best Practices for Biomedical Knowledge Graph Embeddings [8.8] SNOMED-CT知識グラフ上に,いくつかの最先端知識グラフ埋め込みモデルを学習する。
本稿では,バイオメディカル知識表現の学習に知識グラフのマルチリレーショナルな性質を活用することの重要性を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 14:47:33 GMT)
Crop Yield Prediction Integrating Genotype and Weather Variables Using
Deep Learning [8.8] 我々は,北米のUniform Soybean Tests (UST) から13年間のデータにまたがる過去のパフォーマンス記録を用いて,複数環境でジェノタイプ応答を検出・予測するために,Long Short Term Memory - Recurrent Neural Network based modelを構築した。
我々は、このディープラーニングフレームワークを「仮説生成ツール」としてデプロイし、GxExM関係を解き放つ。
異なる気候条件下でのダイズおよび他の作物に対するこのアプローチの適用性(感度分析および「What-if」シナリオ)について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 16:20:12 GMT)
Scribble2Label: Scribble-Supervised Cell Segmentation via
Self-Generating Pseudo-Labels with Consistency [8.6] 我々はScribble2Labelを紹介した。
その中核となる考え方は、擬似ラベルとラベルフィルタリングを組み合わせて、弱い監督から信頼できるラベルを生成することである。
提案手法は,様々なレベルのスクリブルディテールに対して頑健に動作することを示し,実使用例ではわずかなスクリブルアノテーションしか必要としないことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 12:45:08 GMT)
Mining Misdiagnosis Patterns from Biomedical Literature [8.5] 一般的に誤診される疾患は、多くの異なる疾患と誤診されることが多かった。
誤診の関係は一般的に存在するが、その関係は片側で見られることが多かった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 13:34:43 GMT)
Competitive Balance in Team Sports Games [8.3] 最終的なスコア差を用いることで,競争バランスの予測基準がさらに向上することを示す。
また、慎重に選択されたチームと個々の特徴に基づいて訓練された線形モデルが、より強力なニューラルネットワークモデルの性能をほぼ達成できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 14:19:07 GMT)
Non-Markovian trajectories involving future in the semi-classical path
integral expression [7.7] 系パスが非マルコフ的であることは明らかである。
系の運動方程式は、すべての時間を含む積分微分方程式である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 22:27:18 GMT)
Practical and Verifiable Electronic Sortition [6.7] 本稿では、T に対して効率よく結果が検証できる検証可能な e-sortition スキームを提案する。
本稿では,予備設計と実装について述べるとともに,さらなる実践性向上に向けた今後の方向性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:49:21 GMT)
On Analyzing Annotation Consistency in Online Abusive Behavior Datasets [5.9] 研究者たちは、オンライン虐待コンテンツデータセットの提案、収集、注釈付けを行った。
これらのデータセットは、オンラインヘイトスピーチや虐待行動の研究を促進する上で重要な役割を果たす。
ラベルのセマンティックな違いが曖昧になる可能性があるため、与えられたテキストの真のラベルであるべきものについては、しばしば批判的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 06:34:25 GMT)
Face-to-Music Translation Using a Distance-Preserving Generative
Adversarial Network with an Auxiliary Discriminator [5.5] 本稿では,人間の顔の画像を音声領域に翻訳するための距離保存型生成逆変換モデルを提案する。
オーディオドメインは、10の異なる楽器ファミリーによって記録された音符の集合によって定義される。
距離保存を実施するために、顔の対距離と翻訳された音声サンプルとの差を罰する損失項を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 04:17:40 GMT)
Automatic Differentiation Variational Inference with Mixtures [5.0] 本研究では, 混合分布を近似後部として利用するために, 層状サンプリングを用いる方法を示す。
我々は、重要重み付きオートエンコーダ(IWAE)に類似したエビデンスに基づく新しい下界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:35:38 GMT)
The flag manifold as a tool for analyzing and comparing data sets [4.9] データ雲の形状と配向は、パターン認識システムを見極める観測の多様性を反映している。
フラグ多様体を用いたネスト付き部分空間法は,そのような余剰要因にどう対処できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 22:29:02 GMT)
Large-scale detection and categorization of oil spills from SAR images
with deep learning [4.7] 本研究では,合成開口レーダ(SAR)画像中の油流出を大規模に検出し,分類するためのディープラーニングフレームワークを提案する。
また,SARにおける石油流出検知の文脈において,新しい分類タスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 09:32:31 GMT)
Exact variance of von Neumann entanglement entropy over the Bures-Hall
measure [3.8] バーレス・ハルアンサンブル上の量子絡み合いの統計的挙動について検討する。
そのようなアンサンブルに対する平均フォン・ノイマンエントロピーが最近得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 14:04:05 GMT)
Unifying Optimization Methods for Color Filter Design [3.8] 最適化によって、このフィルターを通してカメラが世界を眺めると、より彩度が上がるという問題を解決することができる。
フィルター後のカメラスペクトル感度は、CIE XYZ色マッチング関数からほぼ線形変換された。
より最近の方法では、Vora-Valueを最大化するフィルタに最適化されている(カメラセンサーと人間の視覚センサーが対象とするベクトル空間の近接度に関連する尺度)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 11:01:56 GMT)
On the Empirical Neural Tangent Kernel of Standard Finite-Width
Convolutional Neural Network Architectures [3.5] NTK理論が実際に一般的な幅の標準的なニューラルネットワークアーキテクチャをいかにうまくモデル化するかは、まだ明らかな疑問である。
我々はこの疑問を、AlexNetとLeNetという2つのよく知られた畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに対して実証的に研究する。
これらのネットワークのより広いバージョンでは、完全に接続されたレイヤのチャネル数や幅が増加すると、偏差は減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 11:40:36 GMT)
Machine-learning-based methods for output only structural modal
identification [3.5] 構造的健康モニタリング(SHM)のための出力専用データのモーダルパラメータを機械学習で同定する手法を提案する。
自己符号化深層ニューラルネットワークは、構造物の振動データから構造的モーダルパラメータを特定するように設計されている。
非相関性や非ガウス性を考慮して独立性を制約し、構造的モーダルパラメータを得るために設計されたニューラルネットワークを制限する新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 01:13:48 GMT)
Effective Elastic Scaling of Deep Learning Workloads [3.3] 大規模学習プラットフォーム上でのDeep Learning(DL)ジョブの弾性スケーリングについて検討する。
本稿では,DLトレーニングジョブのための新たなリソース割り当て戦略を提案する。これにより,ジョブ実行時間の性能が向上し,クラスタ利用が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:01:09 GMT)
Adoption of ICT innovations in the agriculture sector in Africa: A
Systematic Literature Review [3.1] 本研究は,アフリカの農業分野におけるICTイノベーションの探求を目的とする。
主要なICT技術は、携帯電話をターゲットにしたテキストと音声ベースのサービスである。
サービスの採用は、技術基盤の貧弱、不適切なICTポリシー、低容量のユーザによって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 16:03:27 GMT)
Extended Labeled Faces in-the-Wild (ELFW): Augmenting Classes for Face
Segmentation [3.0] 追加の顔関連カテゴリを補完するデータセットであるELFW(Extended Labeled Faces in-the-Wild)を導入する。
2つのオブジェクトベースのデータ拡張技術は、表現されていないカテゴリを合成的に豊かにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 18:26:17 GMT)
Deep learning enhanced individual nuclear-spin detection [2.9] ダイヤモンド中の単一窒素空孔(NV)中心の電子スピンをセンサとして、核スピンの自動同定のための深層学習モデルを開発した。
ニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、高非線形スペクトルに対するノイズ回復手順とトレーニングシーケンスを開発する。
我々の方法はより大きなスピン系に拡張することができ、幅広い電子-原子間相互作用の強度に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 04:48:59 GMT)
Order of Control and Perceived Control over Personal Information [2.9] 情報開示の意味に関する人々の理解を研究するために,制御理論と制御勲章の概念を適用した。
分析の結果,コントロール・オブ・コントロールの概念は,個人情報の制御に関する人々の判断を理解する上で有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:34:12 GMT)
Simple and Scalable Parallelized Bayesian Optimization [2.5] 本稿では,非同期並列設定のためのシンプルでスケーラブルなBO法を提案する。
マルチ層パーセプトロンのベンチマーク関数とハイパーパラメータ最適化を用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 10:25:27 GMT)
Facing the Hard Problems in FGVC [2.4] モデルがある種の「ハード」なイメージと普遍的に苦労する一方で、補完的な誤りを犯していることを示す。
補完モデルを組み合わせることで、一般的なCUB-200データセットの精度が5%以上向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 20:24:37 GMT)
Off-the-grid: Fast and Effective Hyperparameter Search for Kernel
Clustering [2.3] カーネルパラメータがカーネル$k$-meansに与える影響について検討する。
特に、以下に、RBFカーネルのパラメータがカーネル$k$-meansを無意味にレンダリングする、定数要素までの低いバウンダリを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 08:58:58 GMT)
NINEPINS: Nuclei Instance Segmentation with Point Annotations [2.2] 本稿では,ポイントアノテーションから自動生成される擬似ラベルセグメンテーションを用いたサンプルセグメンテーションのアルゴリズムを提案する。
生成されたセグメンテーションマスクを用いて、提案手法は、インスタンスセグメンテーションを実現するために、HoVer-Netモデルの修正版を訓練する。
実験結果から,提案手法はポイントアノテーションの不正確性に対して頑健であり,完全注釈付きインスタンスマスクを用いたHover-Netと比較すると,セグメンテーション性能の劣化が必ずしも組織分類などの高次タスクの劣化を意味するとは限らないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 08:28:52 GMT)
Minimum Cost Active Labeling [2.1] ミンコストラベリングは、モデルを学ぶためにアクティブラーニングの変種を使用し、最適なトレーニングセットサイズを予測する。
いくつかのケースでは、我々のアプローチは人間のラベル付けに比べて6倍のコストがかかり、常に最も安価なアクティブラーニング戦略よりも安い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:01:05 GMT)
Circuit Routing Using Monte Carlo Tree Search and Deep Neural Networks [2.0] 回路ルーティングを逐次決定問題としてモデル化し,モンテカルロ木探索(MCTS)とディープニューラルネットワーク(DNN)のロールアウトによって解決する。
ランダムに生成された単層回路の実験は、複雑な回路をルーティングする可能性を示している。
提案手法は、逐次A*法やLeeのアルゴリズムのようなベンチマーク手法では解けない問題を解くことができ、バニラMCTS法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 10:34:57 GMT)
Local Stochastic Approximation: A Unified View of Federated Learning and
Distributed Multi-Task Reinforcement Learning Algorithms [1.5] エージェントのネットワーク上での局所近似について検討し、エージェントのローカル演算子からなる演算子のルートを見つけることを目的とする。
我々は,各エージェントのデータをマルコフプロセスから生成し,従って依存する場合に,この手法の有限時間性能を特徴付けることに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 04:05:11 GMT)
Deep DIH : Statistically Inferred Reconstruction of Digital In-Line
Holography by Deep Learning [1.5] デジタルインラインホログラフィーは、顕微鏡オブジェクトの2次元ホログラムから3次元画像を再構成するのに一般的に用いられる。
本稿では,シングルショットホログラム再構成のためのオートエンコーダに基づくディープラーニングアーキテクチャの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 22:08:02 GMT)
Deep-CAPTCHA: a deep learning based CAPTCHA solver for vulnerability
assessment [1.0] 本研究では,CAPTCHAジェネレータシステムの弱点と脆弱性について検討する。
この目的を達成するために,Deep-CAPTCHAと呼ばれる畳み込みニューラルネットワークを開発した。
我々のネットワークのクラック精度は、数値およびアルファ数値テストデータセットの98.94%と98.31%のハイレートにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:55:33 GMT)
Dynamic Functional Connectivity and Graph Convolution Network for
Alzheimer's Disease Classification [0.8] アルツハイマー病(AD)は認知症の最も一般的な形態である。従来の方法ではADの効率的かつ正確な診断ができない。
本稿では,脳の変化を効果的に捉えることのできる動的機能接続(dFC)に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 06:45:25 GMT)
A proposal of noise suppression for quantum annealing [0.7] ノイズは、量子アニールにおいて最適解を得るための主要な障害の1つである。
従来のハミルトニアン、すなわち横場ハミルトニアンを補助系を導入することで一般化する。
本手法はフラックス量子ビットの場合,通常発生する雑音に対して有効であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 03:05:01 GMT)
A Baseline Approach for AutoImplant: the MICCAI 2020 Cranial Implant
Design Challenge [0.6] 本稿では,脳インプラント設計の課題に対して,容積形状学習タスクとして定式化できるベースラインアプローチを提案する。
このアプローチは2つのステップで高品質なインプラントを生成する。
提案手法は平均ダイス類似度スコア(DSC)が0.8555、ハウスドルフ距離(HD)が5.1825mmである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 11:22:39 GMT)
3D Pose Detection in Videos: Focusing on Occlusion [0.5] 我々は,映像中の隠蔽型3Dポーズ検出のための既存の手法を構築した。
我々は,2次元ポーズ予測を生成するために,積み重ねられた時間ガラスネットワークからなる2段階アーキテクチャを実装した。
閉鎖関節によるポーズの予測を容易にするため,シリンダーマンモデルの直感的な一般化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 07:01:17 GMT)
Learning medical triage from clinicians using Deep Q-Learning [0.3] 臨床用ウィグレットを用いたトリアージ患者に対するDeep Reinforcement Learningアプローチを提案する。
このデータセットは1374個の臨床ヴィグネットで構成され、実際の症例を表すために医師によって作成された。
このアプローチは人間のパフォーマンスと同等であり、94%のケースで安全なトリアージ決定が得られ、85%のケースで専門家の判断と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 16:39:37 GMT)
Quantum System Compression: A Hamiltonian Guided Walk Through Hilbert
Space [0.2] 実行時$T$の場合、支配動力学は時間帯域積よりも小さい次元を持つ部分空間の近傍で圧縮されることを示す。
また、外部場の存在下での時間変化ハミルトン力学における圧縮挙動を確認するための数値図形も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 05:52:49 GMT)
Design and Evaluation of Personalized Free Trials [0.1] 我々は、すべての消費者に対する7日間のトライアルが、サブスクリプションの5.59%の増加とともに、最良の統一ポリシーであることを示した。
我々は、パーソナライズされたポリシー設計と評価のための3つのフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 01:47:06 GMT)
Zur Modellierung und Klassifizierung von Kompetenzen in der
grundlegenden Programmierausbildung anhand der Anderson Krathwohl Taxonomie [0.0] 本研究は,基礎プログラミング分野におけるコンピュータサイエンス初心者の期待する能力に焦点をあてる。
ドイツの大学における現在の学習目標の質的内容分析と大学教員の視点から、基礎的プログラミング能力を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:07:12 GMT)
Tuning photon statistics with coherent fields [0.0] グラウバーの$n$-次コヒーレンス関数によって測定される光子相関は、最小化や最大化が求められている。
コヒーレントに駆動されるシステムでは、いわゆる封鎖は2つのシナリオに応じて強い相関をもたらす可能性がある。
これらの2つのアプローチが、コヒーレントな状態と量子状態の混在にどのように関係しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 09:42:04 GMT)
Superradiance, charge density waves and lattice gauge theory in a
generalized Rabi-Hubbard chain [0.0] キャビティ間にqdotを挟むように配置した1次元Rabi-Hubbard型モデルについて検討する。
qdotの役割は、隣接する空洞間で光子を伝達し、同時に光子非直線として作用することである。
モデルの極限を$mathbbZ$格子ゲージ理論と解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 10:06:23 GMT)
Simulation Methodology for Electron Transfer in CMOS Quantum Dots [0.0] 我々は、高度なCMOS技術に基づいて半導体量子ビットの電子輸送をモデル化する。
多粒子系における確率振幅の常微分方程式を得るために必要な次数削減とステップを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 23:50:21 GMT)
Road obstacles positional and dynamic features extraction combining
object detection, stereo disparity maps and optical flow data [0.0] ナビゲーション目的の視覚認識システムが障害を特定することは重要である。
本稿では,障害物の同定とクラス,位置,深さ,動き情報の抽出について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:29:06 GMT)
Quantum Many-Body Scar States in Two-Dimensional Rydberg Atom Arrays [0.0] 2次元PXPモデルでは、指数関数的に多くの正確な量子多体散乱状態が見つかる。
これは隣り合う封鎖状態における2次元ライドバーグ原子配列の有効モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 03:42:06 GMT)
Quantum Image Processing: the truth, the whole truth, and nothing but
the truth about its problems on internal image representation and outcomes
recovering [0.0] 量子コンピュータの内部画像表現の3つの手法を比較した。
本研究では,物理量子コンピュータ上でのFRQIとNEQRの実装における実用的不可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:09:52 GMT)
Proper relativistic position operators in 1+1 and 2+1 dimensions [0.0] パリティ作用素は、両方の理論における波動方程式の導出において重要な役割を果たす。
1+1次元では、標準位置演算子ではなく粒子位置演算子は保存されたローレンツ生成子を提供する。
2+1次元では、標準位置作用素とスピン角運動量によって与えられる軌道角運動量の和は運動の定数となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 06:37:25 GMT)
Predicting First Passage Percolation Shapes Using Neural Networks [0.0] 我々は、発見されたサイトの集合の形状を適切に予測できるニューラルネットワークを構築し、適合させる。
主な目的は、通過時間の分布から形状の印象を得るための新しいツールを研究者に与えることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:10:21 GMT)
Perspective: Numerically "exact" approach to open quantum dynamics: The
hierarchical equations of motion (HEOM) [0.0] オープン量子系(英: open quantum system)とは、浴槽系にさらに結合された系を指す。
階層的な運動方程式(HEOM)は、還元系の数値的な「正確な」力学を記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 00:46:35 GMT)
Perfect State Transfer on Oriented Graphs [0.0] 我々は、複数の状態移動の向き付けグラフに特有の現象について研究する。
本稿では、複数の状態移動のキャラクタリゼーションと、それが起こるグラフの新しい例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 20:13:49 GMT)
Pairing and pair superfluid density in one-dimensional Hubbard models [0.0] 非消滅的な魅力的な相互作用に対して、ペアは形成され、超流動性への唯一の貢献者であることを示す。
弱いアトラクションのために、ペアサイズは指数関数的に分岐し、すなわちBardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) ペアリングを行う。
我々はこれを反発的ケースと比較し、その挙動が全く異なることを示し、ドラッグ超流動性に関する以前の主張と矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 18:00:08 GMT)
OvA-INN: Continual Learning with Invertible Neural Networks [0.0] OvA-INNは、一度に1つのクラスを学習でき、以前のデータを格納しない。
特徴抽出器上にInvertible Networkを積み重ねることで,事前学習モデルの活用が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 14:40:05 GMT)
Optimal storage time for $N$ qubits coupled to a one-dimensional
waveguide [0.0] 量子ビット結合行列の固有スペクトルを考慮し、さらに長い量子ビット記憶時間を同定できることを示す。
我々の結果は、将来の量子技術のためのメモリアプリケーションを設計する上で有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:55:30 GMT)
On the Difficulty of Designing Processor Arrays for Deep Neural Networks [0.0] カムーイ (Camuy) は、線形代数演算のための重み付き定常シストリックアレイの軽量モデルである。
本稿では,必要サイクル,データ移動コスト,およびシストリックアレイの利用率を推定する方法を説明するために,人気モデルの解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 19:24:08 GMT)
On Bayesian Search for the Feasible Space Under Computationally
Expensive Constraints [0.0] 実現可能空間と実現不可能空間の境界に解が存在する確率を結合した新しい獲得関数を提案する。
実験により提案機能の有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 12:00:05 GMT)
Nonequilibrium Nonlinear Open Quantum Systems I. Functional Perturbative
Analysis of a Weakly Anharmonic Oscillator [0.0] 本稿では,弱非線形システムと量子場浴を併用した機能的摂動法を提案する。
この非線形開量子系の非平衡ダイナミクスに基づくゆらぎ-散逸関係を同定する。
この結果は、熱伝達や電子輸送のような非線形量子系の非平衡物理過程を研究するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 07:49:28 GMT)
Nondestructive dispersive imaging of rotationally excited ultracold
molecules [0.0] 本稿では,電子基底状態分子の分散イメージングのための一般的なスキームを提示し,理論的に解析する。
本手法は励起分子回転状態の固有異方性を利用して光複屈折を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 21:11:53 GMT)
Multifractality meets entanglement: relation for non-ergodic extended
states [0.0] 波動関数が非エルゴードであっても、絡み合いエントロピーがエルゴード値を取ることを示す。
また,これらの揺らぎはエルゴード状態の狭い付近でエルゴード的振舞い,$D=1$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 15:38:52 GMT)
Learning Interclass Relations for Image Classification [0.0] 標準分類では、典型的には分類カテゴリーを互いに独立したものとして扱う。
本研究では、クラス独立性の仮定が、より多くのトレーニングデータを必要とする制限要因であるという認識に基づいて、分類問題の新たな定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 05:32:54 GMT)
Keep Your AI-es on the Road: Tackling Distracted Driver Detection with
Convolutional Neural Networks and Targeted Data Augmentation [0.0] 引き離された運転は、世界有数の自動車事故や死亡の原因の1つとなっている。
本研究では,運転者の不注意を検知し,識別するために,頑健な多クラス分類器を構築することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 01:05:55 GMT)
K-Prototype Segmentation Analysis on Large-scale Ridesourcing Trip Data [0.0] 本研究は、シカゴの公共配車データのシティアルゴリズムを用いて、モビリティの出現パターンについて検討する。
目的は、配車サービスのパトロンの体系的なバリエーションを調べることである。
悪天候条件に関する重要な相違点から,6種類の配車プロトタイプを同定し,検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:53:26 GMT)
How Smart is the Grid? [0.0] アーブ」と「シヴィタ」はより近くなり、ほぼ融合する傾向にあり、これらを一つの概念に凝縮しようとするかもしれない:「スマートグリッド」
物のインターネット、人工知能、ブロックチェーン、量子暗号は、未来のスマートグリッドの最終的なポートレートの決定に寄与する可能性のあるパラダイムのごく一部にすぎない。
この発見は、スマートグリッドの概念に関するエンジニアリングと存在論的課題を賢く解決するために、複数の学際的な協力が緊急に必要であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 14:29:08 GMT)
Generalized Measure of Quantum synchronization [0.0] 量子系における同期の一般化尺度を提案する。
新しい尺度は、異種物理系の同期を議論することを可能にする。
興味のある場合の多くは、提案された測度に対する閉形式表現を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 11:02:34 GMT)
General Relativistic Quantum Optics: Finite-size particle detector
models in curved spacetimes [0.0] 我々は、検出器の加速運動と時空の曲率に関連する効果が、観測者によって検出器と磁場の間の相互作用ハミルトニアンを割り当てる方法にどのように影響するかを示す。
完全共変定式化は、一般座標変換の下で理論不変量の物理的予測を明示的に残す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 23:42:08 GMT)
Field assisted extraction and swelling of quantum coherence for moving
Unruh-DeWitt detectors [0.0] 本研究では,Unruh-DeWitt検出器の動作がコヒーレンス抽出量に及ぼす影響について検討した。
静止状態の検出器と比較して、フィールドの初期エネルギーと相互作用期間の一定値に対して、一定の速度で移動する検出器と均一な加速度で移動する検出器の両方に対して、その量が大きくなることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:48:41 GMT)
Extraction of many-body Chern number from a single wave function [0.0] 我々は、ハミルトニアンを知らずに単一の多体波動関数を与えられたチャーン数を抽出する方法を示す。
IQHおよびFQH状態を含む広範囲な数値シミュレーションを行い,これらの手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 20:00:17 GMT)
Extracting the main trend in a dataset: the Sequencer algorithm [0.0] 一次元の傾向は、しばしば列と呼ばれ、単純な現象についての洞察を与える。
本稿では,データセットの主なトレンドを汎用的に識別するアルゴリズムであるSequencerを提案する。
多くのケースにおいて、一般的なt-SNEおよびUMAP次元減少技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 18:00:03 GMT)
Exotic entanglement for non-Hermitian Jaynes-Cummings Hamiltonians [0.0] 2つの同一孤立ハミルトニアン間の絡み合いを計算する。
非エルミート相互作用項の存在は、自発的に破れた$mathcalPT$-対称状態をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 16:23:42 GMT)
Entropic uncertainty lower bound for a two-qubit system coupled to a
spin chain with Dzyaloshinskii-Moriya interaction [0.0] 量子情報理論では、不確実性原理はエントロピーの概念を用いて定式化される。
2量子ビット量子系のエントロピー不確実性のダイナミクスを、ジアロシンスキー-モリヤ相互作用を持つスピン鎖に結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 15:10:32 GMT)
Ensuring Learning Guarantees on Concept Drift Detection with Statistical
Learning Theory [0.0] コンセプトドリフト(CD)検出は、データストリームの振る舞いの変化を継続的に識別することを目的としている。
現在のCDアルゴリズムにおける学習保証の欠如により、確率論的学習境界を確保するために必要な要件を形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 22:18:09 GMT)
Dynamics of Rydberg excitations and quantum correlations in an atomic
array coupled to a photonic crystal waveguide [0.0] 我々は、最大2つのリドベルク励起のダイナミクスと、フォトニック結晶導波路に結合した原子鎖の相関成長を研究する。
この設定では、励起は導波路によって媒介される指数関数的に減衰する交換相互作用を介して、ある原子から別の原子にホップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 07:03:26 GMT)
Dissociation in strong field: a quantum analysis of the relation between
angular momentum and angular distribution of fragments [0.0] 電子状態間の遷移をモデル化し、レーザーパルスと遷移双極子とそれらの間の角度をモデル化した。
電界分極法により定義された対向フラグメントと実験室固定軸の方向に及ぼす電界強度の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 10:31:52 GMT)
Design And Develop Network Storage Virtualization By Using GNS3 [0.0] 我々は, RAID-Zファイルシステムを用いたプール記憶方式を提案し, サイトの複製, 圧縮青写真, 適切なバックアップ方法, エラー訂正手法の拡張, リアルタイムネットワーク上のテスト手順を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 22:15:11 GMT)
DeepAbstract: Neural Network Abstraction for Accelerating Verification [0.0] 入力に対して同じように振る舞うニューロンのクラスタリングに基づいて,完全接続型フィードフォワードニューラルネットワークに適用可能な抽象化フレームワークを提案する。
本稿では,ネットワークの精度を保ちながら,抽象化がネットワークのサイズを減らし,抽象ネットワーク上での検証結果を元のネットワークに戻す方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 13:51:03 GMT)
Deep Convolutional GANs for Car Image Generation [0.0] 本稿では,FIDを195.922(ベースライン)から165.966に削減できる新規なBoolGANアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 06:56:56 GMT)
DINGO: an ontology for projects and grants linked data [0.0] INGOは、プロジェクト、資金、アクター、そして特に研究現場における資金調達ポリシーに関連する意味論的に利用可能なアプリケーションのためのデータをモデル化するフレームワークを提供する。
本論では, 主な特徴, 開発に続いた原則, コミュニティの獲得, 維持と進化について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 02:47:40 GMT)
DCNNs: A Transfer Learning comparison of Full Weapon Family threat
detection for Dual-Energy X-Ray Baggage Imagery [0.0] 畳み込みニューラルネットワークの最近の進歩は、画像認識タスクにおける超人間レベルのパフォーマンスをもたらしている。
毎年、イギリスの国境を越えてパーセルの量が増加すると、脅威の分類はイギリスの国境の円滑な運用に不可欠なものとなる。
本稿では,Dual-Energy X-Ray スキャナ出力を効果的に処理する最初のパイプラインを提案し,銃器群を識別できる分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 05:57:44 GMT)
Cryogenic platform for coupling color centers in diamond membranes to a
fiberbased microcavity [0.0] 低温下でシリコン空孔中心(SiV$-$)のアンサンブルを含むダイヤモンド膜を挿入した繊維系キャビティを動作させる。
これは、長い寿命の量子メモリとして光学インターフェースと結合された固体量子ビットへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 10:26:28 GMT)
Computer-predicted ionization energy of carbon within 1 cm$^{-1}$ of the
best experiment [0.0] 我々は、炭素原子の最初のイオン化エネルギーを、実験値の0.872 cm$-1$以内まで予測する。
これは、[A 81, 022503]における前回の最高の予測よりも6.5以上の改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 03:30:03 GMT)
Complexified phase spaces, initial value representations, and the
accuracy of semiclassical propagation [0.0] 半古典的コヒーレント状態プロパゲータの逆セガル・バルグマン変換は因果特異点を持たないことを示す。
我々は,(1)半古典力学におけるエレンフェストの時間の半分の明確なマークの観察,(2)時間増加の関数としての因果関係の軌跡の蓄積など,予期せぬ新しい現象を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:36:56 GMT)
Coherent-state path integrals in the continuum via geometric
de-quantization [0.0] 半形式量子化理論を用いた時間連続コヒーレントパス積分の一貫した構成法を提案する。
我々は、関数的手法を用いて結果を一般化し、より一般的な作用素の一貫した経路積分研究を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 13:34:40 GMT)
Bounding the fidelity of quantum many-body states from partial
information [0.0] 我々は、部分情報のみから量子多体状態間の忠実度を低くするアルゴリズムを定式化する。
本研究では, 実測騒音と部分対称性の両方を定量的に評価する方法を示し, 実測実験で有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 11:40:01 GMT)
Block-matching in FPGA [0.0] ブロックマッチングと3Dフィルタリング(BM3D)は、2つの同様のステップで動作する画像復調アルゴリズムである。
FPGAでブロックマッチングを実装し、並列計算を行う能力を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 23:53:28 GMT)
Bayesian Sampling Bias Correction: Training with the Right Loss Function [0.0] 我々は、サンプリングバイアスの存在下でモデルを訓練するために損失関数の族を導出する。
例えば、病理の頻度がトレーニングデータセットのサンプリングレートと異なる場合や、マシンラーニングの実践者がトレーニングデータセットを再バランスする場合などだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 15:10:43 GMT)
Automated Chest CT Image Segmentation of COVID-19 Lung Infection based
on 3D U-Net [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)は世界中の何十億もの生命に影響を与え、公衆医療に大きな影響を与えている。
新型コロナウイルス感染地域のための革新的な自動セグメンテーションパイプラインを提案する。
本手法は,複数の前処理手法を実行することにより,一意およびランダムな画像パッチをオンザフライで生成する訓練に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Jun 2020 17:29:26 GMT)